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BMXAMO0410受光照影响大的问题概述

工业检测不同于其他检测领域,不同工业产品的检测通常也在不一样的环境中进行。一般来说,工业产品的生产过程在开放式的车间或者仓库环境中进行,自然采光差、光来源复杂、光照设备不专业是普遍存在的问题,加之智能制造领域对于检测的正确率和速率有着更为严苛的要求,光照控制作为提升识别率的重要途径需要技术加持。     对于大型智能制造工业现场,开放式的复杂工作环境容易造成拍摄图像的过程中光照强度的大范围变化。相比之下,小型工业现场的自然光照等其他干扰较小,但小型产品的检测度更高,对于光照稳定性的要求也随之提高,控制光照的难度反而更高。实验室稳定光照条件下获得的样本数据集训练出的模型并不能在工业现场取得很好的检测效果。不仅光照条件的苛刻性使得智能制造中的计算机视觉应用难度增加,而且智能制造领域对准确率的要求也更为严苛。因此,如何控制光照均匀性是目前一大瓶颈问题。  

受光照影响大的解决方法

目前智能制造工业检测领域计算机视觉中的光照问题研究大多从算法上入手。如基于Retinex的X光非均匀钢丝绳芯输送带图像校正和增强算法提出了一种基于机器视觉的非均匀光照输送带图像校正和故障检测算法。基于统计特性的光照归一化方法充分考虑了图像的光照局部性,通过对图像局部的均值和方差进行调节,引入线性插值方法,将对数变换与本文方法结合调整图像的光照,可以很好地进行光照的归一化。工业检测的光照特性变化随机,而此法可根据图像的特性动态调整,具有可用性。   智能制造工业检测领域中需要相机拍摄图像以进一步通过计算机视觉技术完成处理分析,因此在图像采集环节对光照加以控制是另一种常用方法。它的特点是可以避免复杂的算法实现,但会增加硬件成本和复杂度。在针对某物体的图像采集过程中,相机、镜头的配置会直接影响成像的效果,通过调试可确定相机、镜头配置。同时,外加光源可以有效地减弱环境光对图像采集的干扰,保证一系列图像的稳定性,也能调整得到适合工业检测的特定光照。   视觉获取优情形以及以光源和相机为主体的光照协调技术把相机和光源作为一个整体加以协调,利用交替法优化配置优光照和相机位置,使得在当前环境下的图像具有较高的平均亮度和对比度。此方法能提高样本图像数据的质量,使光照的会聚指数上升约0.15 %,但也使得采集图像的复杂度上升。数字摄像机参数自适应调整算法用以提高机器视觉系统对光照变化的鲁棒性,它能根据外界环境的光照条件,在线调整数字摄像机的参数和设置,以采集像素灰度在预设值范围内的图像,有效减弱了光照变化对图像灰度的影响,缺点在于实时调整对相机和调整算法的要求都很高,很难保证长时间实现,易丢失实时性。  

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